package com.atguigu.bigdata.spark.zzgcore.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @Classname Spark01_RDD_Operation_Transfrom
 * @Description TODO
 * @Date 2023/9/20 15:23
 * @Author zhuzhenguo
 */
object Spark01_RDD_Operation_Transform_Par {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 准备环境,这个 *表示系统当前最大可用核数
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    // 一个分区没法并行
    // 1、rdd的计算一个分区内的数据是一个一个执行逻辑
    //    只有前面一个数据全部的逻辑执行完毕后，才会执行下一个数据。
    //    分区内的执行是有序的。
    // 2、不同分区数据计算是无序的。
    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)

    // 第一个数据全都执行完后才会执行下一个数据
    val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map(
      num => {
        println(">>>>>>" + num)
        num
      }
    )

    val mapRDD1: RDD[Int] = mapRDD.map(
      num => {
        println("######" + num)
        num
      }
    )


    mapRDD1.collect()

    // 关闭环境
    sc.stop()
  }
}
